RabbitMQ 消费端的限流策略

假设一个场景，由于我们的消费端突然全部不可用了，导致 rabbitMQ 服务器上有上万条未处理的消息，这时候如果没做任何现在，随便开启一个消费端客户端，就会导致巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多的数据，就会导致消费端变得巨卡，有可能直接崩溃不可用了。所以在实际生产中，限流保护是很重要的。

rabbitMQ 提供了一种 qos (服务质量保证)功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息(通过基于 consume 或者 channel 设置 QOS 的值)未被确认前，不进行消费新的消息。关键代码就是在声明消费者代码里面的

void basicQos(unit prefetchSize , ushort prefetchCount, bool global )
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1. prefetchSize：0

2. prefetchCount：会告诉 RabbitMQ 不要同时给一个消费者推送多于 N 个消息，即一旦有 N 个消息还没有 ack，则该 consumer 将 block 掉，直到有消息 ack

3. global：true、false 是否将上面设置应用于 channel，简单点说，就是上面限制是 channel 级别的还是 consumer 级别

备注：prefetchSize 和 global 这两项，rabbitmq 没有实现，暂且不研究。特别注意一点，prefetchCount 在 no_ask=false 的情况下才生效，即在自动应答的情况下这两个值是不生效的。

代码演示：

代码地址：    https://github.com/hmilyos/rabbitmqdemo.git  rabbitmq-api 项目下
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生产端代码基本没变化，改了 exchange 和 routingKey 而已

public class Procuder {

	private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Procuder.class);

	public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
		connectionFactory.setHost(RabbitMQCommon.RABBITMQ_HOST);
		connectionFactory.setPort(RabbitMQCommon.RABBITMQ_PORT);
		connectionFactory.setVirtualHost(RabbitMQCommon.RABBITMQ_DEFAULT_VIRTUAL_HOST);

		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
		Channel channel = connection.createChannel();

		String msg = "Hello RabbitMQ limit Message";
        for(int i = 0; i < 5; i ++){
            log.info("生产端发送：{}", msg + i);
            channel.basicPublish(Consumer.EXCHANGE_NAME, Consumer.ROUTING_KEY, true, null, (msg + i).getBytes());
        }
	}
}
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完整的消费端代码如下

/**
 * 使用自定义消费者
 */
public class Consumer {

	private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Consumer.class);
	
	public static final String EXCHANGE_NAME = "test_qos_exchange";
	public static final String EXCHANGE_TYPE = "topic";
	public static final String ROUTING_KEY_TYPE = "qos.#";
	public static final String ROUTING_KEY = "cqos.save";
	public static final String QUEUE_NAME = "test_qos_queue";
	
	public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
		//1 创建ConnectionFactory
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost(RabbitMQCommon.RABBITMQ_HOST);
        connectionFactory.setPort(RabbitMQCommon.RABBITMQ_PORT);
        connectionFactory.setVirtualHost(RabbitMQCommon.RABBITMQ_DEFAULT_VIRTUAL_HOST);
        //2 获取C	onnection
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        //3 通过Connection创建一个新的Channel
        Channel channel = connection.createChannel();
        
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, EXCHANGE_TYPE, true, false, null);
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_TYPE);
        
        /**
         * prefetchSize：0
         prefetchCount：会告诉RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息，限速N个
            即一旦有 N 个消息还没有 ack，则该 consumer 将 block 掉，直到有消息 ack 回来，你再发送 N 个过来
         global：true\false 是否将上面设置应用于channel级别，false是consumer级别
         prefetchSize 和global这两项，rabbitmq没有实现，暂且不研究
         */
        channel.basicQos(0, 1, false);

        //使用自定义消费者
        //1 限流方式  第一件事就是 autoAck设置为 false
      //使用自定义消费者
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, new MyConsumer(channel));
        log.info("消费端启动成功");
	}
}

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自定义消费者

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

	private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyConsumer.class);
	
	 private Channel channel;
	 
	public MyConsumer(Channel channel) {
		super(channel);
		this.channel = channel;
	}

	@Override
    public void handleDelivery(String consumerTag,  //消费者标签
                               Envelope envelope,
                               AMQP.BasicProperties properties,
                               byte[] body) throws IOException {
        
        log.info("------limit-----consume message----------");
        log.info("consumerTag: " + consumerTag);
        log.info("envelope: " + envelope);
        log.info("properties: " + properties);
        log.info("body: " + new String(body));
        //一定要手动ACK回去
       //channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
    }
}

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然后启动消费端，上管控台查看 test_qos_exchange 和 test_qos_queue 是否生成了

确认 test_qos_exchange 上绑定了 test_qos_queue

启动生产端发送 5 条消息

发现消费端只打印了一条消息

从管控台上也看到总共 5 条消息，有 4 条等待着，一条消费了但是没有 ack 回去

修改自定义消费者里面的代码，如下所示

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

	private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyConsumer.class);
	
	 private Channel channel;
	 
	public MyConsumer(Channel channel) {
		super(channel);
		this.channel = channel;
	}

	@Override
    public void handleDelivery(String consumerTag,  //消费者标签
                               Envelope envelope,
                               AMQP.BasicProperties properties,
                               byte[] body) throws IOException {
        
        log.info("------limit-----consume message----------");
        log.info("consumerTag: " + consumerTag);
        log.info("envelope: " + envelope);
        log.info("properties: " + properties);
        log.info("body: " + new String(body));
        //一定要手动ACK回去
        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
    }
}
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重启消费端，看到消费端就按照一条一条消费，并且 ACK 回去了

如上所示就是简单的RabbitMQ消费端的限流策略